《BGE-Base-Zh-V1.5 端侧使用教程》不同的文本输入输出的向量相识度很高,没法区分

深圳市进化图灵智能科技有限公司
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2026-05-10 18:04:47

 

代码:https://blog.csdn.net/csdnsqst0050/article/details/157651536

环境:

windows on arm64

python x64:

qai_libs 从 `C:\Qualcomm\AIStack\QAIRT\2.41.0.251128` 复制

(C:\workspace\gitee-Omni-note\model_server\venv) PS C:\models\bge-base-zh-v1.5> pip list |findstr qai
qai_appbuilder            2.38.0
qai-hub                   0.30.0
(C:\workspace\gitee-Omni-note\model_server\venv) PS C:\models\bge-base-zh-v1.5> python .\test.py
Initializing Tokenizer...
Allocating Global Input Buffers...
Initializing QNN Context...
     0.0ms [^main][7352][WARNING]  <W> Initializing HtpProvider
   164.1ms [^main][7352][WARNING] Time: Read model file to memory. 0.40
     0.0ms [^main][7352][WARNING]  <W> m_CFBCallbackInfoObj is not initialized, return emptyList
   393.1ms [^main][7352][WARNING] Time: contextCreateFromBinary. 228.69
   414.4ms [^main][7352][WARNING] Time: UnmapViewOfFile. 21.05
   414.7ms [^main][7352][WARNING] Time: model_initialize bge_context 414.62

[Case 1] Input: 这是一段测试文本
Preprocessing text: '这是一段测试文本'
Global Input IDs (first 5): [ 101 6821 3221  671 3667]
   448.6ms [^main][7352][WARNING] Time: model_inference bge_context 28.35
Embedding (Top 10): [-0.03643476 -0.03728764 -0.02388046 -0.01057563 -0.02889536  0.03331324
  0.00216523  0.00452876  0.02087835  0.00425158]
Shape: (768,)
Saved to embedding_a.npy

[Case 2] Input: 今天天气不错
Preprocessing text: '今天天气不错'
Global Input IDs (first 5): [ 101  791 1921 1921 3698]
   482.5ms [^main][7352][WARNING] Time: model_inference bge_context 26.86
Embedding (Top 10): [-0.03643548 -0.03728837 -0.02388093 -0.01056731 -0.02891298  0.0333139
  0.00217274  0.00452885  0.02089581  0.00426872]
Shape: (768,)
Saved to embedding_b.npy

Releasing resources...
     0.0ms [^main][7352][WARNING]  <W> m_CFBCallbackInfoObj is not initialized, return emptyList
   551.7ms [^main][7352][WARNING] Time: model_destroy bge_context 64.33
QNN Context Released.

 

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可以看下
https://www.aidevhome.com/?id=54
重新下载使用BGE模型

@创达-技术-李晋 (C:\workspace\gitee-Omni-note\model_server\venv) PS C:\models\bge-base-zh-v1.5-qnn-8380-V1.1&gt; python .\inference.py 正在对 3 个文本编码(每个启动独立子进程)... Traceback (most recent call last): File "C:\models\bge-base-zh-v1.5-qnn-8380-V1.1\inference.py", line 190, in &lt;module&gt; vecs = embed_batch(texts) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\models\bge-base-zh-v1.5-qnn-8380-V1.1\inference.py", line 161, in embed_batch raise RuntimeError( RuntimeError: Worker failed for '这是一段测试文本' after 3 retries (last rc=3221225477):
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@深圳市进化图灵智能科技有限公司 权限问题,重新下载使用
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可以先使用https://www.aidevhome.com/?id=58
Qwen3-embedding-0.6B 使用指南
过渡一下,bge分析看是硬件不支持算子,这边解决会给到

@创达-技术-李晋 我使用qnn版本的 qwen3-reranker-0.6B 的,没法排序:https://bbs.csdn.net/topics/620344238
内容概要:本文围绕“基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估”展开研究,重点探讨了价格型需求响应机制对配电网供电能力的影响,并提出了一套科学的综合评估方法。研究构建了一个涵盖一次设备安全、负荷平稳性、电能质量和系统效率等多个维的评价指标体系,采用熵权法客观确定各指标权重,并结合模糊综合评价模型实现双层评分机制,从而定量评估不同运行场景下配电网的承载能力。通过Python编程实现算法仿真,利用算例分析验证了所提模型在不同分布式能源渗透率及多种需求响应策略下的有效性与灵敏,揭示了价格激励措施在提升电网承载力方面的积极作用,为现代配电网的规划、调与运行优化提供了理论依据和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事电力系统规划、运行优化、需求响应等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①评估比例电动汽车、分布式电源接入背景下配电网的实际供电能力;②分析价格型需求响应策略对提升电网承载力的作用效果;③为配电网扩容改造、运行调和需求管理政策制定提供决策支持; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行实证复现,重点关注熵权法与模糊综合评价的实现逻辑,并尝试修改参数设置以观察评估结果的变化趋势,加深对模型机理的理解。
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在Qt应用程序开发过程中,有时我们可能需要构建一个具备特殊视觉效果的窗口,例如设计成没有边框但带有阴影,并且依然允许用户拖动窗口。此类需求通常出现在构建简洁用户界面或定制化窗口外观的场景中。标题“Qt(部分)无边框窗口 边框阴影,可以拖动边框,移动窗口”所涵盖的技术要点主要集中于如何在Qt框架内达成这样的功能,尤其是借助winEvent函数的重写来应对特定的Windows平台事件。 让我们深入理解无边框窗口的概念。在Qt环境中,可以通过调整窗口的边框样式来构建无边框窗口。这通常是通过`setWindowFlags()`函数完成的,将`Qt::FramelessWindowHint`标志整合到窗口的标志参数里。例如: ```cpp setWindowFlags(Qt::CustomizeWindowHint | Qt::Window | Qt::FramelessWindowHint); ``` 这样一来,窗口将丧失标准的边框和标题栏,但依然维持着窗口管理的基本功能,例如最大化、最小化和关闭操作,前提是你也没有移除这些相关标志。 接下来,为了给无边框窗口增添阴影效果,可以利用Qt的QGraphicsDropShadowEffect类。首先创建一个QGraphicsView对象作为窗口的底层容器,然后在其上放置一个QGraphicsProxyWidget用以展示实际的窗口内容。接着,为QGraphicsView施加阴影效果: ```cpp QGraphicsDropShadowEffect *shadow = new QGraphicsDropShadowEffe...

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